合肥工业大学人工智能2009 + 2010 + 2011级考卷 + 答案
人工智能期末试题及答案完整版
2012—2013学年度第二学期期末试卷考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷考试形式：开卷出卷教师：考试专业：考试班级：一单项选择题（每小题2分，共10分）1.首次提出“人工智能”是在（D）年A.1946B.1960C.1916D.19562.人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：BA.专家系统、自动规划B.专家系统、机器学习C.机器学习、智能控制D.机器学习、自然语言理解3.下列不是知识表示法的是 A。
A：计算机表示法B：“与/或”图表示法C：状态空间表示法D：产生式规则表示法4.下列关于不确定性知识描述错误的是 C。
A：不确定性知识是不可以精确表示的B：专家知识通常属于不确定性知识C：不确定性知识是经过处理过的知识D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。
5.下图是一个迷宫，S0是入口，Sg是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S出发，寻找出口Sg的状态树。
根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C。
A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sgC：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg二填空题（每空2分，共20分）1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。
2.问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G。
3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。
4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。
5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确定性。
三名称解释（每词4分，共20分）人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘答：（1）人工智能人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。
人工智能经典试题及答案
第2章人工智能经典试题及答案2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来：s(1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
解：定义谓词dP(x)：x是人L(x,y)：x喜欢y其中，y的个体域是{梅花，菊花}。
将知识用谓词表示为：(∃x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花))(2) 有人每天下午都去打篮球。
解：定义谓词P(x)：x是人B(x)：x打篮球A(y)：y是下午将知识用谓词表示为：a(∃x )(∀y) (A(y)→B(x)∧P(x))(3)新型计算机速度又快，存储容量又大。
解：定义谓词NC(x)：x是新型计算机F(x)：x速度快B(x)：x容量大将知识用谓词表示为：(∀x) (NC(x)→F(x)∧B(x))(4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。
解：定义谓词S(x)：x是计算机系学生L(x, pragramming)：x喜欢编程序U(x,computer)：x使用计算机将知识用谓词表示为：¬ (∀x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer))(5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
解：定义谓词P(x)：x是人L(x, y)：x喜欢y将知识用谓词表示为：(∀x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。
设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。
机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。
积木世界的布局如下图所示。
解：(1) 先定义描述状态的谓词ON(x, y)：积木x在积木y的上面。
ONTABLE(x)：积木x在桌子上。
HOLDING(x)：机械手抓住x。
HANDEMPTY：机械手是空的。
2011《人工智能》试卷A及答案
2011《⼈⼯智能》试卷A及答案2010-2011学年第2学期考试试题（ A ）卷课程名称《⼈⼯智能》任课教师签名出题教师签名审题教师签名考试⽅式（闭）卷适⽤专业智能1,2考试时间（ 120 ）分钟⼀、填空题（每⼩题5分，共25分）1. ⽤谓词逻辑表⽰知识“所有教师都有⾃⼰的学⽣”,( 定义谓词：T (x)：表⽰x 是教师;S (y)：表⽰y是学⽣;TS(x, y)：表⽰x 是y 的⽼师) ； 2.⽤产⽣式表⽰知识“王峰热爱祖国” ； 3. ⽤语义⽹络法表⽰知识“雪的颜⾊是⽩的” ； 4.把下列谓词公式化成⼦句集：(?x)(?y)(P(x, y)∨(Q(x, y)→R(x, y)))5. 判断下列⼦句集中哪些是不可满⾜的：{ P ∨Q , ?P ∨Q, P ∨?Q, ?P ∨?Q }⼆．名词解释（每⼩题5分，共10分）估价函数⼈⼯神经元三.计算题（第1⼩题10分，其余每⼩题15分共55分） 1. ⽤语义⽹络法表⽰事实:每个学⽣都学习c++语⾔。
2. ⽤谓词表⽰法求解修道⼠和野⼈问题。
在河的北岸有三个修道⼠、三个野⼈和⼀条船，修道⼠们想⽤这条船将所有的⼈都运过河去，但要受到以下条件限制： (1) 修道⼠和野⼈都会划船，但船⼀次只能装运两个⼈。
(2) 在任何岸边，野⼈数不能超过修道⼠，否则修道⼠会被野⼈吃掉。
假定野⼈愿意服从任何⼀种过河安排，请规划出⼀种确保修道⼠安全的过河⽅案。
要求写出所⽤谓词的定义、功能及变量的个体域。
3．⽤谓词逻辑的归结原理求证：李明过着激动⼈⼼的⽣活。
假设：所有不贫穷并且聪明的⼈都是快乐的，那些看书的⼈是聪明的。
李明能看书且不贫穷，快乐的⼈过着激动⼈⼼的⽣活。
4.⾃⽴估价函数，⽤A 或A * 算法给出下图的启发信息优先搜索树。
初始棋局：⽬标棋局：四．简述专家系统的开发步骤（每⼩题10分，共10 分）答案⼀、填空题（每空1分，共10分）1. ("x)($y)(T (x)→ TS(x, y) ∧S (y))2. (love, Wang Feng, country) 或（热爱，王峰，祖国）3.4. S={P(x, f(x))∨?Q(x, f(x))∨R(x, f(x))}5. 不可满⾜，其归结过程为：⼆．1．估价函数⽤来估计节点重要性的函数。
(含答案)2010_2011学年第一学期期末考试《创造学与创新能力开发》试卷A
技术方法
示例
1
2
3
4
5
压缩
压缩饼干
强化
强化奶粉
3．在保留主体功能不变的情况下，加上其它附加物，以扩大其功能，就是主体附加法。用主体附加法对表中的主体进行改进，把结果填入表内。
主体
附加物
改进后的名称
示例：自行车
阳伞
遮阳自行车
1．洗衣机
六、知识产权综合题（B卷）：
1.专利的基本含义包括专利权、受专利法保护的发明创造
2.我国专利法规定的授予实用新型专利的实质条件是指新颖性、（以专利说明书为主要内容的）专利文献、创造性、实用性。
。
3.商标权随着商标设计完成而自动产生。×（
4.著作权随着作品的完成而自动产生。（√
））
5.某笔记本电脑，其专利号为200930023332.1，属于2009年申请的外观设计专利；
没有考古价值，金币是假的.欧洲从公元元年起开始纪年,公元前根本就没有“公元”的概念，怎么能够在金币标“公元前”多少年的字样呢?
4．数列-3，6，-9，12，…….下一个数应当是什么?
-15
5．用1、2、5、6、8五个数组成2个四则算式，使结果均为24。
（1+2）×8×（6—5）=24，2×6+5—1+8=24
………………………………装………………………………订…………………………………线………………………………
课程________________________班级________________________姓名__________________________学号________________________
2010-2011第二学期A卷参考答案及评分标准
安徽大学2010—2011学年第 2学期《 集成电路原理 》（A 卷）考试试题参考答案及评分标准一、简答题（每小题3分，共30分）1. 逻辑综合包括那几步？答：转换（1分）、逻辑优化（1分）和映射（1分）三步。
2. 等比例缩小有几类？答：恒定电场（CE ）等比例缩小定律（1分）、恒定电压（CV ）等比例缩小定律（1分）和准恒定电场（QCE ）等比例缩小定律（1分）。
3. 什么是鸟嘴效应？答：在场区氧化过程中（1分），氧也会通过氮化硅边缘向有源区侵蚀，在有源区边缘形成氧化层，伸进有源区的这部分氧化层被形象地称为鸟嘴（1分），它使实际的有源区面积比版图设计的面积缩小（1分）。
4. 什么是闩锁效应？答：在CMOS 芯片中（1分），在电源VDD 和地线GND 之间由于寄生的PNP 和NPN 双极性BJT 相互影响而产生的一低阻抗通路（1分），它的存在会使VDD 和GND 之间产生大电流，从而破坏芯片或者引起系统错误（1分）。
5. CMOS 反相器的上升时间、下降时间和传输延迟时间的定义是什么？答：上升时间r t 是输出从DD V 1.0上升到DD V 9.0所需要的时间（1分）；下降时间f t 是输出从DD V 9.0下降到DD V 1.0所需要的时间（1分）；pHL t 表示从输入信号上升边的50%到输出信号下降边的50%所经过的延迟时间，也叫做输出从高向低转换的传输延迟时间，pLH t 表示从输入信号下降边的50%到输出信号上升边的50%所经过的延迟时间，也叫做输出从低向高转换的传输延迟时间（1分）。
6. 版图的检查包括哪些内容？版图的检查包括： 设计规则检查（Design Rule Check ，DRC ）（1分）； 版图和电路图的一致性检查（Layout Versus Schematic ，LVS ）（1分）；版图寄生参数提取（Layout Parasitic Extraction ，LPE ）和 后仿真。
合肥工业大学2011年电路真题答案电路分析考研真题笔记期末试卷 (1)
本人有合肥工业大学电气学院强电专业的考研初试+复试资料。
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合肥工业大学 电路2009 上学期 A答案
合肥工业大学2009～2010年度《电路分析》上解答与参考一、 判断题：（1×10＝10分，在括号中正确用“T ”表示，错误用“F ”表示）二、 简单计算（6×12＝72分）1、 计算图1中两个电源的功率，并指出是吸收和是发出。
解:I R =2.5A ，I U =-0.5A ；…1分P 2A =2×5=10W （非关联，正数，说明发出功率）；…………………………………..……3分P 5V =2×（－0.5）= －1W （关联，负数，发出功率）； ………………………………………..3分2、 计算图2中ab 两端的等效电阻。
解：外加电压源方法（或电流源方法） U=6I+6I 1 I=3 I 1+I 1………………………………………..3分所以：U=6I+6I 1＝6I ＋46I=7.5I得：Ω=5.7ab R ………………………………………..4分3、 写出图3中以独立结点a 、b 、c 为变量的结点电压方程。
解：235)253(=--++c b a U U U 524)425(5⨯=-+++-c b a U U U 3)324(43=+++--c b a U U U………………第一个式子3分！ ………………第二个式子2分 ………………第二个式子2分图26Ω I 13A图3图12AI R4、 写出图4解：015452732121=+--=-=l l l l l I I I I I…………每个式子2分 …………最后式子3分5、用叠加定理方法计算图5中电流I x 。
解：12V 单独作用时： I (1)=A 8.0612612//6612=+⨯+…………………………… . 3分8A 单独作用时： I (2)=A 8.46//6666//668-=+++⨯-…………………………… . 3分所以：I ＝I (1)＋I (2)＝－4A ……………………………1分6、 计算图6中电路的戴维南等效电路。
合肥工业大学人工智能2009 + 2010 + 2011级考卷 + 答案
合肥工业大学人工智能2009级考卷+ 答案一、选择填空（在每题下面提供的多个答案中，为每个位置选择正确的答案，每空1分，共40分）1．智能科学研究 B 和 C ，是由 E 、G 、J 等学科构成的交叉学科。
A. 思维的基本理论B. 智能的基本理论C.实现技术D. 基本形态E. 脑科学F. 形象思维G. 认知科学H. 抽象思维I. 感知思维J. 人工智能K. 灵感思维2．深度优先搜索属于 A ，搜索原则是深度越 C 、越 D 产生结点的优先级越高。
深度搜索是H 。
A. 盲搜索B. 启发式搜索C. 大D. 晚E. 小F. 早G. 完备的H. 不完备的3．人工智能中的符号主义在认识层次是 A ，在求解层次是 C ，在处理层次是 E ，在操作层次是G ，在体系层次是K 。
A. 离散B. 连续C. 由底向上D. 自顶向下E. 串行F. 并行G. 推理H. 映射I. 交互J. 分布K. 局部4. ID3算法属于 C ，基于解释的学习属于 B ，关联分析属于 A ，SVM属于G 。
A. 发现学习B. 分析学习C. 归纳学习D. 遗传学习E. 连接学习F. 强化学习G. 统计学习5．封闭世界假设(CW A)属于 B ，D-S证据理论属于 D ，限定逻辑属于 B 。
A. 归结原理B. 非单调推理C. 定性推理D. 不确定推理6．在不确定理论中 D 无需任何先验知识（或信息）， B 与 C 具有处理不精确和不确定数据的方法，而 A 使用概率去表示所有形式的不确定性。
A.Bayes理论B. 模糊集理论C. 证据理论D. 粗糙集7．SVM是建立在 B 和 C 原理基础上的，在解决 F 、I 及 A 模式识别中表现出许多特有的优势。
A. 高维B. VC维C. 结构风险最小D. 经验风险最小E. 置信风险最小F. 小样本G. 大样本H. 线性I. 非线性8．人工神经网络是 B 的典型，它的特点集中表现在以 D 方式存储信息、以 F 方式处理信息、具有自组织、自学习能力。
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合肥工业大学人工智能2009级考卷+ 答案一、选择填空（在每题下面提供的多个答案中，为每个位置选择正确的答案，每空1分，共40分）1．智能科学研究 B 和 C ，是由 E 、G 、J 等学科构成的交叉学科。
A. 思维的基本理论B. 智能的基本理论C.实现技术D. 基本形态E. 脑科学F. 形象思维G. 认知科学H. 抽象思维I. 感知思维J. 人工智能K. 灵感思维2．深度优先搜索属于 A ，搜索原则是深度越 C 、越 D 产生结点的优先级越高。
深度搜索是H 。
A. 盲搜索B. 启发式搜索C. 大D. 晚E. 小F. 早G. 完备的H. 不完备的3．人工智能中的符号主义在认识层次是 A ，在求解层次是 C ，在处理层次是 E ，在操作层次是G ，在体系层次是K 。
A. 离散B. 连续C. 由底向上D. 自顶向下E. 串行F. 并行G. 推理H. 映射I. 交互J. 分布K. 局部4. ID3算法属于 C ，基于解释的学习属于 B ，关联分析属于 A ，SVM属于G 。
A. 发现学习B. 分析学习C. 归纳学习D. 遗传学习E. 连接学习F. 强化学习G. 统计学习5．封闭世界假设(CW A)属于 B ，D-S证据理论属于 D ，限定逻辑属于 B 。
A. 归结原理B. 非单调推理C. 定性推理D. 不确定推理6．在不确定理论中 D 无需任何先验知识（或信息）， B 与 C 具有处理不精确和不确定数据的方法，而 A 使用概率去表示所有形式的不确定性。
A.Bayes理论B. 模糊集理论C. 证据理论D. 粗糙集7．SVM是建立在 B 和 C 原理基础上的，在解决 F 、I 及 A 模式识别中表现出许多特有的优势。
A. 高维B. VC维C. 结构风险最小D. 经验风险最小E. 置信风险最小F. 小样本G. 大样本H. 线性I. 非线性8．人工神经网络是 B 的典型，它的特点集中表现在以 D 方式存储信息、以 F 方式处理信息、具有自组织、自学习能力。
神经网络可分为四大类，著名的Hopfield网络属于J 类。
A. 符号智能B. 计算智能C. 集中D。
分布 E. 串行 F. 并行G. 分层前向网络H. 反馈前向网络I. 互连前向网络J. 广泛互连网络9．在遗传算法中复制操作使用来模拟 B ，交叉操作是用来模拟 C ，而变异操作是用来模拟 A 。
A. 基因突变B. 适者生存C. 繁殖现象10．群智能思想的产生主要源于 B 以及 D 的研究， F 是群智能领域最著名的算法。
A. 多Agent系统B. 复杂适应系统理论C. 进化计算D. 人工生命E. PSOF. ACOG. AFSA例1：他个子高而且很胖令P表示“他个子高”，Q表示“他很胖”，于是可表示为P∧Q例2：任何金属都可以溶解在某种液体里以P(x)表示x是金属，Q(x)表示x是液体，R(x,y)表示x可以溶解在y中，语句的形式化为：yQxy∃∀→RxP∧(y(,))x))((1.他个子矮或他不很胖都是不对的令P表示“他个子高”，Q表示“他很胖”┐(┐P∧┐Q)2. 凡实数都能比较大小以P(x)表示x是实数，Q(x,y)表示x和y可以比较大小，语句的形式化为：PxyP∧∀∀yx→x(,))Q)(y(()三、采用广度优先搜索求解下面八数码问题，给出广度优先搜索树（10分）。
四、简答题（每题10分）1.在不确定知识与推理研究中，模糊集理论、贝叶斯网络、粗糙集理论各有何特点？模糊集理论利用模糊隶属度来表示自然界模糊现象，从研究集合与元素的关系入手研究不确定性。
广泛应用于专家系统和智能控制中。
模糊集是不可计算的，即没有给出数学公式描述这一含糊概念，故无法计算出它的具体的含糊元素数目，如模糊集中的隶属函数μ和模糊逻辑中的算子λ都是如此。
贝叶斯网络是用来表示变量间连接概率的图形模式，它提供了一种自然的表示因果信息的方法，用来发现数据间的潜在关系。
在这个网络中，用节点表示变量，有向边表示变量间的依赖关系。
贝叶斯理论给出了信任函数在数学上的计算方法，具有稳固的数学基础，同时它刻画了信任度与证据的一致性及其信任度随证据而变化的增量学习特性；在数据挖掘中，贝叶斯网络可以处理不完整和带有噪声的数据集，它用概率测度的权重来描述数据间的相关性，从而解决了数据间的不一致性，甚至是相互独立的问题；用图形的方法描述数据间的相互关系，语义清晰、可理解性强，这有助于利用数据间的因果关系进行预测分析。
贝叶斯方法正在以其独特的不确定性知识表达形式、丰富的概率表达能力、综合先验知识的增量学习特性等成为当前数据挖掘众多方法中最为引人注目的焦点之一粗糙集理论反映了人们用粗糙集方法处理不分明问题的常规性，即以不完全信息或知识去处理一些不分明现象的能力，或依据观察、度量到的某些不精确的结果而进行分类数据的能力。
基本粗糙集理论认为知识就是人类和其他物种所固有的分类能力，粗糙集理论利用集合（下近似集和上近似集）处理含糊和不精确性问题。
粗糙集主要优点包括：除数据集之外，无需任何先验知识（或信息）；对不确定性的描述与处理相对客观。
2.群智能算法与进化算法有何异同？基于SI 的优化算法和EC都是基于群体迭代的启发式随机优化算法, 有着非常多相似之处, 它们都是对自然中随机系统的仿真, 都具有本质并行性。
另外, 与EC还一样的是, SI 的目的并不是为了忠实地模拟自然现象, 而是利用它们的某些特点去解决实际问题。
首先，PSO和SI 所模拟的自然随机系统不一样。
EC是模拟生物系统进化过程, 其最基本单位是基因(Gene) , 它在生物体的每一代之间传播; 已有的基于SI 的优化算法都是源于对动物社会通过协作解决问题行为的模拟, 它主要强调对社会系统中个体之间相互协同作用的模拟, 其最基本单位是敏因。
其次，EC中强调“适者生存”, 不好的个体在竞争中被淘汰; SI 强调“协同合作”, 不好的个体通过学习向好的方向转变,不好的个体被保留还可以增强群体的多样性。
EC中最好的个体通过产生更多的后代来传播自己的基因, 而SI 中的优秀个体通过吸引其它个体向它靠近来传播自己的敏因。
最后，EC的迭代由选择、变异和交叉重组操作组成，而SI的迭代中的操作是“跟随”，ACO中蚂蚁跟随信息素浓度爬行,PSO中粒子跟随最优粒子飞行。
在某种程度上看，SI 的跟随操作中隐含了选择、变异和交叉重组操作。
五、什么是线性可分？简述支持向量机解决非线性可分问题的基本思想。
（10分）假设存在训练样本（x1,y1），…，（xn,yn），x∈Rd，y∈{+1,-1}，n为样本数，d为输入维数，在线性可分的情况下就会有一个超平面使得这两类样本完全分开。
如果训练数据可以无误差地被划分，以及每一类数据与超平面距离最近的向量与超平面之间的距离最大则称这个超平面为最优超平面。
对非线性问题支持向量机首先通过用内积函数定义的非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，在这个空间中求广义最优分类面。
六、解答下列问题：（10分）（1）给出ID3算法描述ID3 算法①选出整个训练实例集X 的规模为W 的随机子集X1（W 称为窗口规模，子集称为窗口）；②以使得（7.29）式的值最小为标准，选取每次的测试属性形成当前窗口的决策树；③顺序扫描所有训练实例，找出当前的决策树的例外，如果没有例外则训练结束；④组合当前窗口的一些训练实例与某些在(3)中找到的例外形成新的窗口，转(2)（2）表1给出了一个可能带有噪音的数据集合。
它有四个属性，Outlook、Temperature、Humidity、Windy。
它被分为两类，P 与N，分别为正例与反例。
用ID3构造出决策树将数据进行分类。
解：可以看出H（X/Outlook）最小，即有关Outlook 的信息对于分类有最大的帮助，提供最大的信息量，即I（X；Outlook）最大。
所以应该选择Outlook 属性作为测试属性。
并且也可以看出H（X）=H（X/Windy），即I（X；Windy）=0，有关Windy 的信息不能提供任何有关分类的信息。
选择Outlook 作为测试属性之后将训练实例集分为三个子集，生成三个叶结点，对每个叶结点依次利用上面过程则生成图1所示的决策树。
图 1 表 1 所训练生成的决策树合肥工业大学人工智能2010级考卷+ 答案一、选择填空（在每题下面提供的多个答案中，为每个位置选择正确的答案，每空1分，共40分）1．智能科学研究 B 和 C ，是由 E 、G 、J 等学科构成的交叉学科。
A. 思维的基本理论B. 智能的基本理论C.实现技术D. 基本形态E. 脑科学F. 形象思维G. 认知科学H. 抽象思维I. 感知思维J. 人工智能K. 灵感思维2．深度优先搜索属于 A ，搜索原则是深度越 C 、越 D 产生结点的优先级越高。
深度搜索是H 。
A. 盲搜索B. 启发式搜索C. 大D. 晚E. 小F. 早G. 完备的H. 不完备的3．人工智能中的符号主义在认识层次是 A ，在求解层次是 D ，在处理层次是 E ，在操作层次是G ，在体系层次是K 。
A. 离散B. 连续C. 由底向上D. 自顶向下E. 串行F. 并行G. 推理H. 映射I. 交互J. 分布K. 局部4. ID3算法属于 C ，基于解释的学习属于 B ，关联分析属于 A ，SVM属于G 。
A. 发现学习B. 分析学习C. 归纳学习D. 遗传学习E. 连接学习F. 强化学习G. 统计学习5．封闭世界假设(CW A)属于 B ，D-S证据理论属于 D ，限定逻辑属于 B 。
A. 归结原理B. 非单调推理C. 定性推理D. 不确定推理6．在不确定理论中 D 无需任何先验知识（或信息）， B 与 C 具有处理不精确和不确定数据的方法，而 A 使用概率去表示所有形式的不确定性。
A.Bayes理论B. 模糊集理论C. 证据理论D. 粗糙集7．SVM是建立在 B 和 C 原理基础上的，在解决 F 、I 及 A 模式识别中表现出许多特有的优势。
A. 高维B. VC维C. 结构风险最小D. 经验风险最小E. 置信风险最小F. 小样本G. 大样本H. 线性I. 非线性8．人工神经网络是 B 的典型，它的特点集中表现在以 D 方式存储信息、以 F 方式处理信息、具有自组织、自学习能力。
神经网络可分为四大类，著名的Hopfield网络属于J 类。
A. 符号智能B. 计算智能C. 集中D。
分布 E. 串行 F. 并行G. 分层前向网络H. 反馈前向网络I. 互连前向网络J. 广泛互连网络9．在遗传算法中复制操作使用来模拟 B ，交叉操作是用来模拟 C ，而变异操作是用来模拟 A 。
A. 基因突变B. 适者生存C. 繁殖现象10．群智能思想的产生主要源于 B 以及 D 的研究， F 是群智能领域最著名的算法。